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WeKnora · 腾讯企业级 AI 知识平台

25k⭐ MIT 许可腾讯开源：RAG + ReAct Agent + 自动 Wiki 三合一，把原始文档变成可问答、可推理、可自动整编的知识资产

指标同步中，请稍后刷新查看在 GitHub 查看源码

5 分钟上手

纯 CPU 可跑，4GB 内存 Docker 基础版；模型算力走 API 或本地 Ollama

# Docker 一键部署
docker run -d -p 8080:8080 \
  -v weknora-data:/app/data \
  --name weknora ghcr.io/tencent/weknora:latest
# 浏览器打开 http://localhost:8080
# 上传文档即可创建知识库

项目速览

WeKnora 是腾讯微信对话开放平台团队开源的企业级 LLM 知识平台（MIT 许可），采用「三大模式一体化」设计：RAG 快速问答解决日常查询，ReAct Agent 自主推理解决复杂任务，AI 自动 Wiki 将散乱文档整编成结构化的互链知识库。它支持 PDF/Word/Excel/PPT/图片/EPUB/Markdown 等十余种文档格式，可自动同步飞书 Wiki、Notion、语雀、RSS 等数据源。截至 2026 年 9 月，GitHub Star 超过 25,000，版本迭代活跃（v0.7+），已具备多租户 RBAC、沙箱隔离等企业级能力。

能做什么

RAG 快速问答：BM25 + 向量 + 知识图谱混合检索，答案自动标注来源，支持父子分块与多轮对话
ReAct Agent：自主规划→检索知识库→调用 MCP 工具→联网搜索→整合报告，全程可回溯，支持人工审批节点
AI 自动 Wiki：Agent 阅读原始文档后自动生成互链 Markdown 知识页 + 可视化知识图谱，万级文档体量，持续自动更新
多模型解耦：支持 OpenAI / DeepSeek / 通义千问 / 智谱 / 混元 / Ollama 等 20+ 模型提供商
技能沙箱：Docker / E2B / Cube 三种运行时，Agent 可在沙箱内执行 Shell、读写文件、处理附件
跨会话长期记忆：自动提取 Profile / Preference / Fact / Task 等记忆，用户确认后持久化，后续会话自动召回

怎么部署

Docker 一键部署，4GB 内存即可运行基础版。支持本地化与私有云部署，数据完全自主可控。模型可接 Ollama 本地模型或云端 API，不绑定单一厂商。

适合谁

需要搭建企业级知识库与智能问答系统的团队、希望让 Agent 拥有精准知识来源的开发者、做 RAG/Agent 框架选型的技术决策者。

✅ 优点

•RAG + ReAct Agent + 自动 Wiki 三合一，覆盖从检索到沉淀的完整链路
•MIT 许可全开源，企业可自由商用与二次开发
•微信对话开放平台实战验证，企业级能力（RBAC/沙箱/审计）齐全

⚠️ 局限与坑

•知识库质量高度依赖底层 LLM 能力，需要配置较好的模型
•自动 Wiki 在文档格式复杂时偶有结构化偏差
•多租户与大规模部署配套文档有待完善

💼 典型应用场景

1.企业内部文档知识库与智能问答系统
2.复杂业务问题的多步推理与 Agent 自动化处理
3.散落文档自动整编为结构化的可维护 Wiki 知识库

🔗 资源直达

GitHub 仓库github.com/Tencent/WeKnora 官方文档tencent.github.io/WeKnora/

配套教程

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